JMH - Java 微基准测试工具

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前言

"If you cannot measure it, you cannot improve it".

在日常开发中，我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式，在不确定他们性能的时候，我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候，我们会简单的采用多次计数的方式来测量，来看这个方法的总耗时。

但是，如果熟悉JVM类加载机制的话，应该知道JVM默认的执行模式是JIT编译与解释混合执行。JVM通过热点代码统计分析，识别高频方法的调用、循环体、公共模块等，基于JIT动态编译技术，会将热点代码转换成机器码，直接交给CPU执行。

也就是说，JVM会不断的进行编译优化，这就使得很难确定重复多少次才能得到一个稳定的测试结果？所以，很多有经验的同学会在测试代码前写一段预热的逻辑。

JMH，全称 Java Microbenchmark Harness (微基准测试框架），是专门用于Java代码微基准测试的一套测试工具API，是由 OpenJDK/Oracle 官方发布的工具。何谓 Micro Benchmark 呢？简单地说就是在 method 层面上的 benchmark，精度可以精确到微秒级。

Java的基准测试需要注意的几个点：

• 测试前需要预热。

• 防止无用代码进入测试方法中。

• 并发测试。

• 测试结果呈现。

JMH的使用场景：

1. 定量分析某个热点函数的优化效果

2. 想定量地知道某个函数需要执行多长时间，以及执行时间和输入变量的相关性

3. 对比一个函数的多种实现方式

本篇主要是介绍JMH的DEMO演示，和常用的注解参数。希望能对你起到帮助。

DEMO 演示

这里先演示一个DEMO，让不了解JMH的同学能够快速掌握这个工具的大概用法。

1. 测试项目构建

JMH是内置Java9及之后的版本。这里是以Java8进行说明。

为了方便，这里直接介绍使用maven构建JMH测试项目的方式。

第一种是使用命令行构建，在指定目录下执行以下命令：

$ mvn archetype:generate \	
          -DinteractiveMode=false \	
          -DarchetypeGroupId=org.openjdk.jmh \	
          -DarchetypeArtifactId=jmh-java-benchmark-archetype \	
          -DgroupId=org.sample \	
          -DartifactId=test \	
          -Dversion=1.0

对应目录下会出现一个test项目，打开项目后我们会看到这样的项目结构。

第二种方式就是直接在现有的maven项目中添加jmh-core和jmh-generator-annprocess的依赖来集成JMH。

     	
            org.openjdk.jmh	
            jmh-core	
            ${jmh.version}	
        	
        	
            org.openjdk.jmh	
            jmh-generator-annprocess	
            ${jmh.version}	
            provided	
        

2. 编写性能测试

这里我以测试LinkedList 通过index 方式迭代和foreach 方式迭代的性能差距为例子，编写测试类，涉及到的注解在之后会讲解。

/**	
 * @author Richard_yyf	
 * @version 1.0 2019/8/27	
 */	

	
@State(Scope.Benchmark)	
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)	
@Threads(Threads.MAX)	
public class LinkedListIterationBenchMark {	
  private static final int SIZE = 10000;	

	
    private List list = new LinkedList<>();	
    	
    @Setup	
    public void setUp() {	
        for (int i = 0; i < SIZE; i++) {	
            list.add(String.valueOf(i));	
        }	
    }	

	
    @Benchmark	
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)	
    public void forIndexIterate() {	
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {	
            list.get(i);	
            System.out.print("");	
        }	
    }	

	
    @Benchmark	
    @BenchmarkMode(Mode.Throughput)	
    public void forEachIterate() {	
        for (String s : list) {	
            System.out.print("");	
        }	
    }	
}

3. 执行测试

运行 JMH 基准测试有两种方式，一个是生产jar文件运行，另一个是直接写main函数或者放在单元测试中执行。

生成jar文件的形式主要是针对一些比较大的测试，可能对机器性能或者真实环境模拟有一些需求，需要将测试方法写好了放在linux环境执行。具体命令如下

$ mvn clean install	
$ java -jar target/benchmarks.jar

我们日常中遇到的一般是一些小测试，比如我上面写的例子，直接在IDE中跑就好了。启动方式如下：

 public static void main(String[] args) throws RunnerException {	
        Options opt = new OptionsBuilder()	
                .include(LinkedListIterationBenchMark.class.getSimpleName())	
                .forks(1)	
                .warmupIterations(2)	
                .measurementIterations(2)	
              .output("E:/Benchmark.log")	
                .build();	

	
        new Runner(opt).run();	
    }

4. 报告结果

输出结果如下，

最后的结果：

Benchmark                                      Mode  Cnt     Score   Error  Units	
LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate   thrpt    2  1192.380          ops/s	
LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate  thrpt    2   206.866          ops/s

整个过程：

# Detecting actual CPU count: 12 detected	
# JMH version: 1.21	
# VM version: JDK 1.8.0_131, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.131-b11	
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\bin\java.exe	
# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.2\lib\idea_rt.jar=65175:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.2\bin -Dfile.encoding=UTF-8	
# Warmup: 2 iterations, 10 s each	
# Measurement: 2 iterations, 10 s each	
# Timeout: 10 min per iteration	
# Threads: 12 threads, will synchronize iterations	
# Benchmark mode: Throughput, ops/time	
# Benchmark: org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate	

	
# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:01:20	
# Fork: 1 of 1	
# Warmup Iteration   1: 1189.267 ops/s	
# Warmup Iteration   2: 1197.321 ops/s	
Iteration   1: 1193.062 ops/s	
Iteration   2: 1191.698 ops/s	

	

	
Result "org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate":	
  1192.380 ops/s	

	

	
# JMH version: 1.21	
# VM version: JDK 1.8.0_131, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.131-b11	
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\bin\java.exe	
# VM options: -javaagent:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.2\lib\idea_rt.jar=65175:D:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2018.2.2\bin -Dfile.encoding=UTF-8	
# Warmup: 2 iterations, 10 s each	
# Measurement: 2 iterations, 10 s each	
# Timeout: 10 min per iteration	
# Threads: 12 threads, will synchronize iterations	
# Benchmark mode: Throughput, ops/time	
# Benchmark: org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate	

	
# Run progress: 50.00% complete, ETA 00:00:40	
# Fork: 1 of 1	
# Warmup Iteration   1: 205.676 ops/s	
# Warmup Iteration   2: 206.512 ops/s	
Iteration   1: 206.542 ops/s	
Iteration   2: 207.189 ops/s	

	

	
Result "org.sample.jmh.LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate":	
  206.866 ops/s	

	

	
# Run complete. Total time: 00:01:21	

	
REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on	
why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial	
experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure	
the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.	
Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.	

	
Benchmark                                      Mode  Cnt     Score   Error  Units	
LinkedListIterationBenchMark.forEachIterate   thrpt    2  1192.380          ops/s	
LinkedListIterationBenchMark.forIndexIterate  thrpt    2   206.866          ops/s

注解介绍

下面我们来详细介绍一下相关的注解，

@BenchmarkMode

微基准测试类型。JMH 提供了以下几种类型进行支持：

类型	描述
Throughput	每段时间执行的次数，一般是秒
AverageTime	平均时间，每次操作的平均耗时
SampleTime	在测试中，随机进行采样执行的时间
SingleShotTime	在每次执行中计算耗时
All	所有模式

可以注释在方法级别，也可以注释在类级别。

@BenchmarkMode(Mode.All)	
public class LinkedListIterationBenchMark {	
  ...	
}	
@Benchmark	
@BenchmarkMode({Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime})	
public void m() {	
  ...	
}

@Warmup

这个单词的意思就是预热，iterations = 3 就是指预热轮数。

@Benchmark	
@BenchmarkMode({Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime})	
@Warmup(iterations = 3)	
public void m() {	
  ...	
}

@Measurement

正式度量计算的轮数。

• iterations 进行测试的轮次

• time 每轮进行的时长

• timeUnit时长单位

@Benchmark	
@BenchmarkMode({Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime})	
@Measurement(iterations = 3)	
public void m() {	
  ...	
}

@Threads

每个进程中的测试线程。

@Threads(Threads.MAX)	
public class LinkedListIterationBenchMark {	
  ...	
}

@Fork

进行 fork 的次数。如果 fork 数是3的话，则 JMH 会 fork 出3个进程来进行测试。

@Benchmark	
@BenchmarkMode({Mode.Throughput, Mode.SingleShotTime})	
@Fork(value = 3)	
public void m() {	
  ...	
}

@OutputTimeUnit

基准测试结果的时间类型。一般选择秒、毫秒、微秒。

@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)	
public class LinkedListIterationBenchMark {	
  ...	
}

@Benchmark

方法级注解，表示该方法是需要进行 benchmark 的对象，用法和 JUnit 的 @Test 类似。

@Param

属性级注解，@Param 可以用来指定某项参数的多种情况。特别适合用来测试一个函数在不同的参数输入的情况下的性能。

@Setup

方法级注解，这个注解的作用就是我们需要在测试之前进行一些准备工作，比如对一些数据的初始化之类的。

@TearDown

方法级注解，这个注解的作用就是我们需要在测试之后进行一些结束工作，比如关闭线程池，数据库连接等的，主要用于资源的回收等。

@State

当使用@Setup参数的时候，必须在类上加这个参数，不然会提示无法运行。

就比如我上面的例子中，就必须设置state。

State 用于声明某个类是一个“状态”，然后接受一个 Scope 参数用来表示该状态的共享范围。因为很多 benchmark 会需要一些表示状态的类，JMH 允许你把这些类以依赖注入的方式注入到 benchmark 函数里。Scope 主要分为三种。

1. Thread: 该状态为每个线程独享。

2. Group: 该状态为同一个组里面所有线程共享。

3. Benchmark: 该状态在所有线程间共享。

启动方法

在启动方法中，可以直接指定上述说到的一些参数，并且能将测试结果输出到指定文件中，

结语

基于JMH可以对很多工具和框架进行测试，比如日志框架性能对比、BeanCopy性能对比 等，更多的example可以参考官方给出的JMH samples。

作者：Richard_Yi

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